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3D世界地图 本章节主要介绍3D世界地图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-3D世界地图 添加子组件 地图的子组件包括地图飞线、地图散点、柱状层。 地图飞线 以动态飞线的形

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MOL 3D Viewer Mol 3D Viewer工具支持查看蛋白质和小分子的3D结构。单击“功能模块 > 通用工具 > MOL 3D Viewer”，进入MOL 3D Viewer页面即可操作。 主要功能包括： 本地分子结构的3D可视化，支持多种显示样式，支持本地文件拖拽进画布区域进行渲染。

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目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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stamp_nsecs: 855301408 pose_position_x: 1165.5460205078125 pose_position_y: -479.2198486328125 pose_position_z: -1.48505699634552 pose_orientation_x:

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3D多帧预标注 3D多帧预标注当前支持多帧检测和连续帧检测两种标注功能。支持的3D预标注类别为：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 创建3D多帧预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务

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3D场景编辑器 图观端场景编辑器用于实现3D模型的展示和编辑。购买“Astro大屏应用企业版”实例时，才会显示该组件。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 3D场景编辑器”中，拖拽“图观端场景编辑器”组件至画布空白区域，如图1。 图1 图观端场景编辑器 配置 在配置中，为图观端场景编辑器设置容器名称和场景地址。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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单击子组件名称就可以编辑子组件。 删除子组件 单击子组件名称后面的按钮，可以删除该子组件。 数据 3D中国地图(2019)的数据如下图所示： 图2 3D中国地图(2019)-数据 字段映射：3D中国地图(2019)的数据格式默认以下字段： adcode：行政区编码。备选字段。 name：地图组件显示的区 域名 称。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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3D中国地图 本章节主要介绍3D中国地图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 添加子组件 地图的子组件包括地图飞线、地图散点、柱状层。 地图飞线 以动态飞线的形式连接地图中的两个地理位置，飞

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煤矿3D模型应用 描述 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，可以基于此快速开发3D模型，在大屏或应用中展示。 开放能力 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，应用中内置模型，可以直接使用内置的模型进行定制，也支持通过模型API接口，自定义模型。 内置模型：护盾式掘进

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<segmented>0</segmented> <object> <name>bag</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded>

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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